2.6 Многомерные модели и агрегаты

Многомерные модели предоставляют ракурсы данных, необходимые для выполнения анализа, которые отражают одновременно несколько измерений данных, такие как вре­мя, место и продукт (рисунок 7). При помощи многомерного анализа (OLAP) можно отвечать на такие сложные вопросы бизнеса, как "Какова наша выручка по регионам и офисам в пределах каждого региона, год нарастающим итогом и насколько она отличается от того же периода в прошлом году?" или "Какие продукты в пределах подразделения "А" вместе составляют 80% общей прибыли этого подразделения на основании сбыта и связанных прямых и косвенных затрат за последние три года?" Компонент OLAP SAP BW выполня­ет запросы, которые сформулированы на основании бизнес-требований.

В SAP BW многомерные модели - это инфо-кубы. Инфо-куб содержит два типа данных, которые используются для анализа:

- показатели, такие как выручка, постоянные затраты, объем сбыта или количество сотрудников;

- признаки, такие как продукт, тип клиента, финансовый год, период или регион. Признаки используются для соз­дания групп оценки для анализа;

Основные инфо-объекты, которые составляют инфо-куб, распределяются по категориям относительно этих двух типов данных. То есть данный инфо-объект представляет собой либо показатель, либо признак. Третий тип инфо-объектов – атрибуты – содержит метаданные, описывающие другие инфо-объекты.

Эти два типа несущих данных инфо-объектов объединяются для выполнения анализа многомерных объектов. На приве­денном выше рисунке показатели представлены в выручке для таких продуктов, как стекло и керамика. Признаки (или группы оценки) представлены как регионы (Север, Юг и Восток) и группы клиентов (розничные, оптовые и супер­маркеты). Анализ при помощи этой модели может показать, например, "выручку за керамические изделия, проданные в магазинах в северном регионе".

Рисунок 7 – Многомерная модель данных

Эти два типа несущих данных инфо-объектов объединяются для выполнения анализа многомерных объектов. На приве­денном выше рисунке показатели представлены в выручке для таких продуктов, как стекло и керамика. Признаки (или группы оценки) представлены как регионы (Север, Юг и Восток) и группы клиентов (розничные, оптовые и супер­маркеты). Анализ при помощи этой модели может показать, например, "выручку за керамические изделия, проданные в магазинах в северном регионе".

Инфо-куб представлен в СУБД как набор реляционных таблиц, организованных в соответствии со схемой "звезда" – технологией, которая организует данные в соответствии с бизнес-измерениями (рисунок 8). В определении инфо-куба признаки суммируются в таблицы измерений. Схема "звезда" размещает несколько таблиц измерений вокруг цен­тральной таблицы фактов. Таблица фактов хранит показате­ли, в то время как окружающие таблицы измерения хранят признаки, необходимые для оценки и отчета по этим пока­зателям. Таблицы измерения не зависят друг от друга. Таб­лица фактов соединяет таблицы измерений и показатели[11].

2.7 Схема «Звезда»

SAP BW использует расширенную схему "звезда" (рисунок 8), которая строится на основной схеме, сохраняя основные данные об атрибутах, иерархиях и тексте в отдельных таблицах, которые используются разными инфо-кубами. Это сокраща­ет избыточность данных, потому что основные данные сохранятся только один раз, а затем используются разными инфо-кубами. Схема "звезда" также поддерживает подход к моделированию бизнеса mySAP BI двумя способами. Во-первых, можно легко строить иерархии для отражения бизнес-структуры. Во-вторых, изменения в данных обраба­тываются немедленно и последовательно. Еще одним преи­муществом расширенной схемы "звезда" является то, что изменения в инфо-кубе автоматически применяются к соот­ветствующим агрегатам (уплотнениям данных в схеме "звезда", оптимизированным для быстрого доступа). Также известная как реорганизация данных, эта важная функция постоянно синхронизирует инфо-кубы и агрегаты, несмотря на постоянные изменения в бизнес-процессах.

Как и предварительно рассчитанные варианты данных, агрегаты сокращают время запроса, подготавливая ответы до того, как задаются вопросы. Агрегат хранит краткий вариант набора данных инфо-куба, т.е. он уплотняет исход­ную таблицу фактов инфо-куба. Эта сжатая таблица обеспе­чивает быстрый доступ к данным в инфо-кубе, что повыша­ет производительность запроса. Система поддерживает в агрегатах самую последнюю информацию. Когда изменяет­ся основной инфо-куб, связанный с ним агрегат автоматиче­ски модифицируется, чтобы отразить новые данные. В SAP BW система генерирует предложения для создания опти­мальных агрегатов, и системный администратор может после этого решить, создавать эти агрегаты или нет.

Инфо-кубы, хранящиеся в SAP BW, основаны на реляцион­ном хранении данных и могут использоваться для ROLAP-процессов (данные хранятся в таблицах, сгруппированных по схеме "звезда"). В этом случае для хранения используется Microsoft Analysis Services, и доступ к ним осуществляется процессо­ром OLAP SAP BW.

На выбор между двумя типами агрегатов - MOLAP и ROLAP - оказывают влияние несколько факторов: количество дан­ных в инфо-кубе, уровень детализации данных, спрос на подробный анализ и количество "стандартных" запросов. Всеобщей идеальной архитектуры OLAP, такой, которая предлагала бы наиболее эффективное решение для каж­дой организационной и функциональной потребности, не существует.

Рисунок 8 – Схема «Звезда»

Независимо от типа хранения, агрегаты обеспечивают повы­шение производительности. Благодаря гибкой архитектуре SAP BW можно внедрять модели данных, которые охватыва­ют все аналитические сценарии, независимо от основной базы данных SAP BW[4].

2.8 Общие сведения об аналитической отчетности

Согласно недавно проведенному опросу финансовых директоров, большинство из них (81%) считает, что сегодня наиболее важной задачей является достижение высокой точности прогнозирования доходов и поступлений. Примечательно, что при этом более половины из них (63%) не удовлетворены качеством своих систем бюджетирования и прогнозирования. Чем объясняются подобные пессимистичные настроения работников финансовой сферы? Дело в том, что сегодня финансовые директора оказываются под постоянно растущим "давлением" - новые реалии бизнеса требуют более надежной, значимой и точной финансовой информации:

- технологии Internet создают новые бизнес-модели, для которых необходимы новые финансовые модели;

- изменение бизнес-среды вызвало обострение конкурентной борьбы, когда неоспоримым преимуществом можно считать возможность проведения динамического анализа конкурентной среды;

- последние бухгалтерские скандалы и реакция надзорных органов повысили требования к целостности и точности данных;